腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
3
回答
在
DataFrame
中
填充
缺失
的
索引
python
、
pandas
、
dataframe
我正在尝试用0
填充
缺失
的
索引
。我已经尝试了一些类似问题
的
代码,但它并没有真正做到这一点。我有一个
DataFrame
: df5 5 当我使用:df.reindex(range(df.index[0], df.index[-1] + 1), fill_value=0)时,
浏览 38
提问于2021-10-07
得票数 1
回答已采纳
5
回答
fillna :如何在接下来
的
x天
中
填充
数值
pandas
我有一个包含多个列
的
dataframe
,并按日期进行
索引
。我想
填充
缺少
的
值,但只
在
接下来
的
x天内。这意味着,如果一个
缺失
值
的
索引
与此列
中
先前
的
非
缺失
值之差超过x天,则不会
填充
该
缺失
值。有没有更好、更优雅
的
方法呢? 我精确地说,我
的
索引
中
的
日
浏览 0
提问于2013-06-11
得票数 6
2
回答
具有系列共享
索引
的
Python
填充
python
、
pandas
、
loops
、
fillna
我
的
dataframe
列上有一些空值。我用线性回归来预测丢失
的
值,但现在我想用预测值代替nan。我想使用
索引
作为条件来
填充
‘t,因为我不希望所有其他值都被预测。这里我
的
null
在
dataframe
: df
中
72 True 171.94 103.89103.66 103.80 NaN 3.62 11
浏览 4
提问于2022-05-30
得票数 2
回答已采纳
1
回答
缺少pivot_table值
python
、
pandas
、
pivot-table
我只是简单地按照我
的
意愿重塑了
dataframe
。
索引
是userid,列是subgameID,以值
的
形式
填充
。但是所有的值都会成为
缺失
的
数据。
浏览 2
提问于2017-11-28
得票数 0
1
回答
在
索引
值不同
的
情况下,如何
填充
缺失
的
值?
arrays
、
numpy
、
pandas
这是我
的
情况。我有一个数组形式
的
预测值(即(1,3,1,2,3,...3)和一个
缺失
NA
的
数据帧列,数组和数据帧
的
列都有相同
的
维数。但是,这些指数与另一种指数不匹配。例如,预测数组
的
索引
为0:100。另一方面,NA列
的
索引
不是以0开头,而是
在
dataFrame
中观察到NA
的
第一个
索引
。Pandas函数将
填充
什么--
在</
浏览 1
提问于2016-05-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
按比例
填充
na
python
、
pandas
、
dataframe
、
data-cleaning
、
fillna
我正在尝试下面的代码来按比例
填充
缺失
的
值,但是这段代码不起作用,有人可以帮助我吗?测试
缺失
值output: 1.0
浏览 2
提问于2022-03-20
得票数 0
1
回答
Pandas :根据类别过滤列并替换其他数据框列
中
的
值
python
、
pandas
、
join
、
pandas-groupby
、
inner-join
我有两个数据框,由3列组成,
dataframe
1有2列,
dataframe
2有1列 数据帧1 name category2 def animal11 def animal1 plant3 plant 4 plant 现在,最终
的
输出数据帧应该是
浏览 16
提问于2021-09-17
得票数 0
2
回答
在数据帧上使用熊猫
的
再
索引
方法时,为什么原始值会丢失?
python
、
pandas
、
dataframe
、
multi-index
这是原始
的
Dataframetols: # tols : original
dataframe
['P','Q']]) tols.reindex(cols, axis =
浏览 1
提问于2019-08-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何在熊猫数据栏中放置“nan”行?
python
、
pandas
、
dataframe
、
numpy
我有一个
dataframe
(表示为'df'),
在
列
中
缺少一些值(表示为'col1')。我应用了一个set函数来查找列
中
的
唯一值:{0.0, 1.0, 2.0, 3.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan} 我正在尝试将这些'nan‘行从我尝试过
的
dataframe
浏览 8
提问于2022-06-10
得票数 0
回答已采纳
3
回答
使用基于
索引
值
的
序列
填充
多个
缺失
值
python
、
pandas
、
numpy
考虑一下pd.
DataFrame
df [np.nan, 1, np.nan], 和pd.Series s 如何在df
的
索引
和df
的
索引
浏览 3
提问于2016-11-07
得票数 3
回答已采纳
1
回答
什么是潘达斯
的
“往返”?
pandas
在
index_col参数
的
描述中提到了一种叫做‘往返’
的
东西。 index_col : int,int列表
浏览 6
提问于2022-10-31
得票数 1
回答已采纳
3
回答
在
dataframe
中
填充
缺失
行
python
、
r
、
dataframe
我有如下所示
的
数据框架1 Black Brown 323 Red Brown 1036 Blond Blue 308 Blond Hazel 5 在上述数据帧
中
,4种头发颜色
的
频率Black, Brown, Red and Blond
在
不同
的
眼睛颜色Brown,
浏览 4
提问于2017-03-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
熊猫时间序列重新
索引
生产NaNs
python
、
pandas
、
dataframe
、
reindex
我感到惊讶
的
是,当原始
的
dataframe
确实有数值时,我
的
重新
索引
会在整个数据中生成NaNs。不知道为什么?
浏览 11
提问于2022-04-12
得票数 0
1
回答
在
dataframe
中
填充
缺失
的
组合
r
我
的
示例数据集: REGION = c("REGION A", "REGION A", "REGION B"), 2 REGION A B 3 2现在,我希望数据集中没有考虑
的
区域和类别的每一个组合都
填充
为0
的
V
浏览 0
提问于2017-10-11
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何在熊猫
的
非零值之间替换零值?
python-3.x
、
pandas
、
replace
、
zero
我有一个包含传感器数据
的
数据。传感器数据中有波动。我想尽量减少这些波动,使之适合作进一步
的
分析。014 116 318 320 022 012 1 <---14 116 318
浏览 1
提问于2022-01-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
NaNs
在
减去数据帧pandas时
python
、
pandas
、
dataframe
、
subtraction
我有两个只有一些重叠
的
索引
和列
的
数据帧。old = pd.
DataFrame
(index = ['A', 'B', 'C'],这会产生许多
索引
和列不匹配
的
NaNs。我想将
索引
和列
的
空白处视为零,(old
浏览 0
提问于2016-11-17
得票数 16
回答已采纳
2
回答
在
dataframe
中
添加
缺失
索引
r
、
dataframe
嗨,我有一个混乱
的
数据框架如下: 0-5 A1 A5 10我想把它转变成一种更友好
的
格式5-10 5 B2
浏览 5
提问于2017-12-21
得票数 1
回答已采纳
1
回答
熊猫:使用`
DataFrame
.fillna`来填补`
DataFrame
.add`
缺失
的
值?
python
、
pandas
、
dataframe
DataFrame
.add(fill_value=my_value)方法允许向数据帧
中
添加,并选择用于替换
缺失
值
的
单个值my_value。另一方面,
DataFrame
.fillna
在
填充
缺失
值方面提供了更大
的
灵活性(例如,允许您在每列
的
最后一个有效值
中
填充
拖尾
缺失
值),但只能应用于已经存在
的
数据。
在
使用
DataFrame
浏览 1
提问于2018-10-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
使用NaN
填充
其余部分时,
在
特定
索引
处插入多行
pandas
假设我有一个数据我也有一个数组/系列如何将本系列作为新列插入到现有的df
中
,但从特定
索引
开始,而将
缺失
的
索引
“
填充
”为nan (我认为熊猫会自动这样做)。
浏览 4
提问于2020-04-15
得票数 1
回答已采纳
4
回答
用
索引
按序列设置多
索引
DataFrame
列
python
、
pandas
、
dataframe
我正在挣扎于一个MultiIndex
dataframe
(a),它要求列x由b设置,而b不是MultiIndex,只有一个
索引
级别(a
的
第一级)。我有一个
索引
来更改这些值(ix),这就是为什么我要使用.loc[]进行
索引
。问题是,
在
a
中
填充
缺失
索引
级别的方式不是我所需要
的
(参见示例)。>>> a = pd.
DataFrame
({'a': [1
浏览 0
提问于2019-05-16
得票数 2
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
大数据中填充缺失值很有效的树模型算法,MissForest算法
在机器学习中处理缺失数据的方法
机器学习之计算工具库(四)
肝了3天,整理了90个Pandas案例
玩转Pandas,让数据处理更easy系列5
热门
标签
更多标签
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券